KoCo-19 Kinder Studie

Dr. rer. nat. Noemi Castelletti des Tropeninstituts LMU Klinikum

Juliet Fleischer, Yichen Han, Haoran Ju, Julia Ngo

Dr. Fabian Scheipl, Lisa Kleinlein, Rickmer Schulte

2023-12-21

Agenda

  1. Überblick und Terminologie

  2. Datenanalyse

    Verlauf über die Runden
    Zusammenhang
    Antikörper

  3. Zusammenfassung und Diskussion

Überblick

KoCo19: Prospektive COVID-19 Kohorte München

  • Erhebungsart: Längsschnittdaten

  • 3000 Haushalte untersucht (Erwachsene und Kinder)

    – 350 Haushalte mit Kindern, darunter 436 Kinder

    – Zweistufige Klumpenstichprobe + Random-Route

    – Einschluss: Deutschkenntnisse

    – Ausschluss: Unerreichbarkeit

  • 6 Runden von Messungen von April 2020 bis August 2022

Terminologie

  • Seropositivität: gewisse Konzentration von Antikörpern kann im Blut nachgewiesen werden (≈ COVID positiv getestet)

  • Seroprävalenz: der kumulative Anteil der Personen, die jemals seropositiv getestet wurden

  • Anti-N: Antikörper gebildet als Immunreaktion auf Infektion

Agenda

1. Überblick und Terminologie

  1. Datenanalyse

    Verlauf über die Runden
    Zusammenhang
    Antikörper

3. Zusammenfassung und Diskussion

Altersverteilung

Seropositivität

Seroprävalenz

Seroprävalenz (advised)

Seroprävalenz

  • Fall \(\ \ \ R1 \ \ \ R2 \ \ \ R3 \ \ \ R4 \ \ \ R5 \ \ \ R6\)

  • Voll \(\ \ \ - \ \ \ - \ \ \ \ + \ \ \ + \ \ \ - \ \ \ -\)

  • Orig \(\ \ \ - \ \ \ -\)

  • Pess \(\ \ \ - \ \ \ - \ \ \ \ - \ \ \ - \ \ \ - \ \ \ -\)

  • Opti \(\ \ \ - \ \ \ - \ \ \ \ + \ \ \ + \ \ \ + \ \ \ +\)

Seroprävalenz

Seroprävalenz

Seroprävalenz

  • Fall \(\ \ \ R1 \ \ \ R2 \ \ \ R3 \ \ \ R4 \ \ \ R5 \ \ \ R6\)

  • Voll \(\ \ \ - \ \ \ - \ \ \ \ + \ \ \ + \ \ \ - \ \ \ -\)

  • Orig \(\ \ \ - \ \ \ -\)

  • Pess \(\ \ \ - \ \ \ - \ \ \ \ - \ \ \ - \ \ \ - \ \ \ -\)

  • Opti \(\ \ \ - \ \ \ - \ \ \ \ + \ \ \ + \ \ \ + \ \ \ +\)

  • Imputation: \(X_i \sim B(\hat{\pi}_i)\) mit \(50\) Iterationen

    • gleiche Wahrscheinlichkeit für alle Teilnehmenden (iid.)

    • frühere Seroprävalenz möglich

    • Testzeitpunkte in einer Runde gleichverteilt

Seroprävalenz

Seroprävalenz

Agenda

1. Überblick und Terminologie

  1. Datenanalyse

    Verlauf über die Runden
    Zusammenhang
    Antikörper

3. Zusammenfassung und Diskussion

Zusammenhang

Agenda

1. Überblick und Terminologie

  1. Datenanalyse

    Verlauf über die Runden
    Zusammenhang
    Antikörper

3. Zusammenfassung und Diskussion

Antikörper

Antikörper

Statistische Momente der Anti-N Werte nach Altersgruppen
Alter Median Mittel Varianz Schiefe Exz.Kurt
<14 0.3 0.8 1.7 2.6 3.5
14-18 0.8 2.3 17.6 3.1 7.3
18-20 0.5 2.1 29.9 4.0 12.2
Erwachs. 0.6 6.3 476.0 5.8 36.3

Nachweisbarkeit der Antikörper

Wie lange es dauert, bis Antikörper im Blut verschwinden

  • Methode: NPMLE (Turnbull) + EM Algorithmus

    \[\big(t(\text{last P})-t(\text{first P}), \ t(\text{first N}) - t(\text{first P})]\]

  • Unsicherheit:

    • kleine Stichprobe (\(n = 159\))

    • komplexe Zensierung

    • Annahme: Genaue Zeit der ersten Seropositivität bekannt

Nachweisbarkeit der Antikörper

Agenda

1. Überblick und Terminologie

2. Datenanalyse

  1. Zusammenfassung und Diskussion

Zusammenfassung

  • Nach Omikron gab es viele neu Infizierte

  • Bis August 2022 sind ca. 68% der Teilnehmenden einmal seropositiv getestet

  • Extremere Verteilung des Anti-N Wertes bei älteren Teilnehmenden

  • Große Unsicherheit der Survival-Analyse, Antikörper bei Erwachsenen länger nachweisbar als bei Kindern

  • Zusammenhang: Rauchen, Infektion von Eltern

Diskussion

  • Hohe Dropout Rate —> 8,7% complete cases

  • Ungleiche Zeitintervalle zwischen zwei Messungen

  • Einfluss von Zeit und weitere Faktoren nicht mit Sicherheit zu quantifizieren

  • Größere Datenmenge, längerer Studienverlauf tragen zur Sicherheit der Analyse bei

Literatur

  • [1] Glynn, J.R., Moss, P.A.H. Systematic analysis of infectious disease outcomes by age shows lowest severity in school-age children. Sci Data 7, 329 (2020).

  • [2] Radon, K., Saathoff, E., Pritsch, M. et al. Protocol of a population-based prospective COVID-19 cohort study Munich, Germany (KoCo19). BMC Public Health 20, 1036 (2020).

  • [3] Beyerl J, Rubio-Acero R, Castelletti N, Paunovic I, Kroidl I, Khan ZN, Bakuli A, Tautz A, Oft J, Hoelscher M, Wieser A; KoCo19 Study group (members listed in the supplementary material). A dried blood spot protocol for high throughput analysis of SARS-CoV-2 serology based on the Roche Elecsys anti-N assay. EBioMedicine. 2021 Aug;70:103502.

  • [4] Le Gleut R, Plank M, Pütz P, Radon K, Bakuli A, Rubio-Acero R, Paunovic I, Rieß F, Winter S, Reinkemeyer C, Schälte Y, Olbrich L, Hannes M, Kroidl I, Noreña I, Janke C, Wieser A, Hoelscher M, Fuchs C, Castelletti N; KoCo19/ORCHESTRA-study group. The representative COVID-19 cohort Munich (KoCo19): from the beginning of the pandemic to the Delta virus variant. BMC Infect Dis. 2023 Jul 13;23(1):466.

  • [5] Dunay GA, Barroso M, Woidy M, Danecka MK, Engels G, Hermann K, Neumann FS, Paul K, Beime J, Escherich G, Fehse K, Grinstein L, Haniel F, Haupt LJ, Hecher L, Kehl T, Kemen C, Kemper MJ, Kobbe R, Kohl A, Klokow T, Nörz D, Olfe J, Schlenker F, Schmiesing J, Schrum J, Sibbertsen F, Stock P, Tiede S, Vettorazzi E, Zazara DE, Zapf A, Lütgehetmann M, Oh J, Mir TS, Muntau AC, Gersting SW; C19.CHILD Study Group. Long-Term Antibody Response to SARS-CoV-2 in Children. J Clin Immunol. 2023 Jan;43(1):46-56.